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Python語法學習之進程的創(chuàng)建與常用方法詳解

 更新時間:2022年04月08日 08:29:05   作者:渴望力量的哈士奇  
本文我們將學習一下在?Python?中去創(chuàng)建并使用多進程的方法,可以通過創(chuàng)建多個進程來幫助我們提高腳本執(zhí)行的效率,感興趣的可以了解一下

該章節(jié)我們來學習一下在 Python 中去創(chuàng)建并使用多進程的方法,通過學習該章節(jié),我們將可以通過創(chuàng)建多個進程來幫助我們提高腳本執(zhí)行的效率??梢哉J為縮短腳本執(zhí)行的時間,就是提高執(zhí)行我們腳本的效率。接下來讓我們都看一下今天的章節(jié)知識點都有哪些?

進程的創(chuàng)建模塊 - multiprocessing

創(chuàng)建進程函數 - Process

函數名介紹參數返回值
Process創(chuàng)建一個進程target, args進程對象

Process功能介紹:實例化一個對象;它需要傳入兩個參數 target 與 args:target 是一個函數,args 是對應一個函數的參數(args參數是一個元組)。其實我們可以這樣去理解,在一個腳本中創(chuàng)建子進程,目的是為了讓它執(zhí)行我們腳本中的某個函數。換句話講,我們將腳本中的某一個函數單獨的啟用一個進程去執(zhí)行。

我們說過進程之間互不干擾,可以同時執(zhí)行。所以我們可以認為主進程中的程序和子進程的函數是相互不干擾的,聽起來可能很難理解,一會兒下文我們進行一個案例的小練習,一遍幫助大家去更好的理解其中的含義。

進程的常用方法

函數名介紹參數返回值
start執(zhí)行進程
join阻塞進程
kill殺死進程
is_alive判斷進程是否存活bool
  • start 函數:通過調用它,可以直接啟動我們創(chuàng)建的進程。它會馬上執(zhí)行我們進程中傳入的函數,start 函數沒有任何參數,也沒有返回值。
  • join 函數:我們說過,主進程和子進程的程序會同時運行,互不影響。這樣就會有一個問題,有可能是 子進程 先執(zhí)行完它的業(yè)務,也有可能是 主進程 先執(zhí)行完它的業(yè)務邏輯。如果有的時候我們必須要先執(zhí)行完 子進程的業(yè)務 再執(zhí)行 主進程的業(yè)務 。則通過調用 join 函數,在這一函數下面執(zhí)行的主進程業(yè)務要等待子進程完成之后才會繼續(xù)執(zhí)行。我們將 join 這樣的函數叫做 等待/阻塞函數。join 函數沒有任何參數,也沒有返回值。
  • kill 函數:如果我們在執(zhí)行子進程的過程中發(fā)現不需要這個子進程繼續(xù)運行了,就可以使用 kill 函數殺死當前的這個子進程,殺死的這個子進程不會在執(zhí)行子進程中函數的業(yè)務邏輯。kill 函數沒有任何參數,也沒有返回值。
  • is_alive 函數:通過調用這個函數可以判斷當前的進程是否是存活狀態(tài),它返回一個 bool 值。True 表示當前進程還在,程序還在繼續(xù)執(zhí)行;如果是 False 則代表當前進程已經結束了

start 函數

演示案例:

  • 我們先定義兩個簡單的函數,每個函數定義兩個簡單的 for 循環(huán)。
  • 每執(zhí)行一次循環(huán),休眠一秒的時間。
  • 在兩次循環(huán)的開始定義一個實例化時間對象,用以計算兩次循環(huán)的時間間隔。
  • 同時,獲取腳本執(zhí)行的進程號; 看看是一個怎樣的結果。
# coding:utf-8


import time
import os


def work_for_first():

    for i in range(5):
        print('\'work_for_first\' 函數的循環(huán)值:%s', '進程號為:%s' % i, os.getpid())	# os.getpid() 為獲取進程號函數
        time.sleep(1)


def work_for_second():
    for i in range(5):
        print('\'work_for_second\' 函數的循環(huán)值:%s',  '進程號為:%s' % i, os.getpid())
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()    # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 之前的時間戳
    work_for_first()
    work_for_second()
    end_time = time.time() - start_time     # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 結束的時間戳
    print('耗時時間為:{}, 進程號為:{}'.format(end_time, os.getpid()))  # 獲取耗時與進程號

執(zhí)行結果如下圖:

OKK!接下來進入我們今天要學習的主題。

將 work_for_first() 函數創(chuàng)建一個新的子進程去執(zhí)行。

# coding:utf-8


import time
import os
import multiprocessing


def work_for_first():

    for i in range(5):
        print('\'work_for_first\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


def work_for_second():
    for i in range(5):
        print('\'work_for_second\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()    # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 之前的時間戳
    work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first)     # 因為我們傳入的函數沒有參數所以 args 可以不寫
    work_for_first_process.start()
    work_for_second()
    end_time = time.time() - start_time     # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 結束的時間戳
    print('耗時時間為:{}, 進程號為:{}'.format(end_time, os.getpid()))  # 獲取耗時與進程號

執(zhí)行結果如下圖:

因為我們針對 work_for_first() 函數創(chuàng)建一個新的子進程去執(zhí)行,所以我們的耗時變?yōu)榱?5秒。那么如果我們將 work_for_second() 函數也創(chuàng)建一個新的子進程去執(zhí)行,耗時又會是多少呢?我們接著往下看。

# coding:utf-8


import time
import os
import multiprocessing


def work_for_first():

    for i in range(5):
        print('\'work_for_first\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


def work_for_second():
    for i in range(5):
        print('\'work_for_second\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()    # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 之前的時間戳
    work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first)     # 因為我們傳入的函數沒有參數所以 args 可以不寫
    work_for_first_process.start()

    work_for_second_process = multiprocessing.Process(target=work_for_second)
    work_for_second_process.start()
    end_time = time.time() - start_time     # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 結束的時間戳
    print('耗時時間為:{}, 進程號為:{}'.format(end_time, os.getpid()))  # 獲取耗時與進程號

執(zhí)行結果如下圖:

PS:從腳本中執(zhí)行入口的 main 函數可以看出 work_for_first() 函數 與 work_for_second() 函數 分別都由各自的子進程來執(zhí)行,主進程實際執(zhí)行的 只有 23行、29行、30行代碼,所以從耗時來看,主進程實際上只執(zhí)行了 0.026 秒。

這里再思考一個問題,如果是每一個子進程都單獨的通過 .start 去啟動,那么在子進程很多的情況下,啟動的確實會有一些慢了。這個時候我們就可以通過 for 循環(huán)的方式去啟動子進程。方式如下:

    for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process):
        sun_process.start()

join 函數

同樣的也會存在著這樣一種情況,我們希望子進程運行結束之后再去執(zhí)行我們的主進程,這時候我們就會使用到 join 函數 。

這里我們就利用上文的 進程 for循環(huán)同時啟動兩個子進程,然后我們再在下一個 for循環(huán) 執(zhí)行 join 函數,我們看看會發(fā)生什么。

# coding:utf-8


import time
import os
import multiprocessing


def work_for_first():

    for i in range(5):
        print('\'work_for_first\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


def work_for_second():
    for i in range(5):
        print('\'work_for_second\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()    # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 之前的時間戳
    work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first)     # 因為我們傳入的函數沒有參數所以 args 可以不寫
    # work_for_first_process.start()

    work_for_second_process = multiprocessing.Process(target=work_for_second)
    # work_for_second_process.start()

    for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process):
        sun_process.start()

    for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process):
        sun_process.join()

    end_time = time.time() - start_time     # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 結束的時間戳
    print('耗時時間為:{}, 進程號為:{}'.format(end_time, os.getpid()))  # 獲取耗時與進程號

執(zhí)行結果如下圖:

kill 函數 與 is_alive 函數

接下來我們再嘗試一個場景,利用 for 循環(huán),我們同時啟動 work_for_first() 函數 與 work_for_second() 函數 的子進程。然后我們再在另一個 for 循環(huán)中,將 work_for_second() 函數 的子進程 kill 掉,然后判斷兩個子進程的存活狀態(tài)。

示例腳本如下:

# coding:utf-8


import time
import os
import multiprocessing


def work_for_first():

    for i in range(5):
        print('\'work_for_first\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


def work_for_second():
    for i in range(5):
        print('\'work_for_second\' 函數的循環(huán)值:{},進程號為:{}'.format(i, os.getpid()))
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()    # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 之前的時間戳
    work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first)     # 因為我們傳入的函數沒有參數所以 args 可以不寫
    # work_for_first_process.start()

    work_for_second_process = multiprocessing.Process(target=work_for_second)
    # work_for_second_process.start()

    for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process):
        sun_process.start()
        time.sleep(1)   # 休眠一秒是為了 work_for_second_process 子進程 至少能夠運行一次


    for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process):
        work_for_second_process.kill()
        if work_for_first_process.is_alive():
            print('\'work_for_first_process\' 子進程當前存活狀態(tài)為:True')
        elif not work_for_second_process.is_alive():
            print('\'work_for_second_process\' 子進程當前存活狀態(tài)為:False')

        sun_process.join()

    end_time = time.time() - start_time     # 獲取執(zhí)行 循環(huán) 結束的時間戳
    print('耗時時間為:{}, 進程號為:{}'.format(end_time, os.getpid()))  # 獲取耗時與進程號

運行結果如下:

進程的相關問題

通過學習多進程的創(chuàng)建、啟動,我們可以充分的體會到進程給我們帶來的好處。它可以使我們的腳本程序執(zhí)行時間進行縮短,從而提高工作效率。

然而多進程也有一些問題:

  • 通過進程模塊執(zhí)行的函數無法獲取返回值,即便這個函數擁有 return 關鍵字也無法獲取到,這也是我們進程的弊端。
  • 多個進程同時修改文件可能會出現錯誤。
  • 進程數量太多可能會造成資源不足、甚至死機等情況。

關于進程的這些問題,其實也并不是不能解決。在后續(xù)更新的 進程間的通信 、進程池與進程鎖 的章節(jié)我們再進行詳細的介紹。

到此這篇關于Python語法學習之進程的創(chuàng)建與常用方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python 進程創(chuàng)建內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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